Tras el emocionante, sorprendente y controvertido final de este Mundial de Fórmula 1, en el que Max Verstappen se proclamó campeón en la última vuelta del gran premio que cerraba la temporada, rebasando al heptacampeón Lewis Hamilton, la competición prepara importantes cambios, inducidos por la inteligencia artificial, para la próxima temporada 2022.

Rob Smedley es un veterano ingeniero de carreras y, desde hace casi tres años, dirige los sistemas de datos de la F1. Una posición desde la que explicó a un reducido grupo de periodistas internacionales, entre ellos D+I, las grandes novedades, especialmente aerodinámicas, que van a experimentar los monoplazas el próximo curso.

Esencialmente, los nuevos monoplazas tendrán que modificar sus alerones traseros, que los ayudan a mantenerse agarrados al suelo, pero, al mismo tiempo, "generan un montón de turbulencias hacia atrás", directamente contra cualquier perseguidor que se aproxime.

El nuevo tipo de alerón y el chasis del coche deberán cumplir ciertas especificaciones, basadas en un prototipo diseñado con ayuda de la inteligencia artificial y machine learning, para que deflecte el aire hacia arriba y evite perjudicar la marcha de posibles perseguidores.

"Es la primera vez que la Fórmula 1, como organización, diseña el coche", advierte Smedley, mostrando el modelo prototipo a sus espaldas durante la conferencia mundial de AWS en Las Vegas. "Lo hemos diseñado a nivel macroscópico, para ofrecer las especificaciones a los equipos".

De esas especificaciones surgen reglas concretas que deberán cumplirse en la competición, aunque el ingeniero responde a D+I que cada escudería tendrá plena libertad para hacer su trabajo y resolver su diseño concreto de cada parte del bólido.

Lo que no se permitirá es ese chorro de aire hacia el suelo, que afecta al que va detrás e impide ver "icónicas imágenes como la de Mansell y Piquet [Silverstone, 1987] corriendo muy pegados, que es lo que los fans desean ver".

El prototipo de monoplaza que correrá la Fórmula 1 el próximo año, diseñado con inteligencia artificial y pintado con los colores del Alpine de Fernando Alonso. F1

La consecuencia de ese aire es que "cuando un coche se pone a medio segundo pierde un 40% de su presión [aerodinámica] descendente, que es la fuerza que lo empuja hacia el suelo y facilita su rendimiento. Así que se produce un círculo vicioso en el que los coches no pueden acercarse", asegura Smedley.

Eso es lo que hace que los adelantamientos resulten tan difíciles entre dos pilotos que circulan a un ritmo parecido y obliga a buscar puntos concretos del circuito para intentarlo, evitando una prolongada cercanía.

"Por eso hemos querido rediseñar el coche, con más efecto suelo por debajo y con menos presión descendente en la parte superior del cuerpo", explica el ingeniero.

Túnel de viento virtual

"Para ello hemos creado un túnel de viento virtual, basado en computación de dinámica de fluídos, CFD, con requerimientos muy fuertes de potencia de computación", explica Smedley. "Habitualmente, todos los equipos de F1 diseñan sus coches usando un túnel de viento [virtual] y CFD, pero suelen utilizar medio coche, porque exige mucha capacidad de computación y puede llevarles cuatro o cinco horas correr una simulación".

"Nosotros no hemos usado un coche completo, sino dos, porque estábamos muy interesados en ver el efecto en el que va detrás. La primera vez que hicimos la simulación costó 40 horas, por la enorme cantidad de datos. No era lo bastante ágil", rememora.

Entonces recurrieron a utilizar con intensidad los recursos de su socio Amazon Web Services, que tiene una alianza con la organización de la F1 para analizar y ofrecer los datos técnicos que acompañan a las retransmisiones televisivas de las carreras.

"Ellos nos han ayudado a construir el servicio en la nube con EC2 y bajamos de 40 horas a seis o siete. Que resulta mucho más ágil. Los diseñadores pueden cargar dos o tres pruebas a la vez y rediseñar el coche en unas cuatro o cinco semanas. Nos podría haber costado 10 años y eso era prohibitivo", dice satisfecho Smedley.

Un deporte de datos e inteligencia artificial

Aparte del nuevo modelo de bólido, el responsable de datos de la Fórmula 1 subraya que "cada equipo tiene sus propios partners de machine learning, sus analistas y sus algoritmos", para optimizar el funcionamiento de sus coches, utilizando la información de sus sensores.

En materia de recogida de datos, y lo que de ellos se comparte, detalla Smedley que "hay tres partes implicadas: Fórmula 1, que es el poseedor de los derechos comerciales, los equipos, que son franquicias y hay diez de ellos, y la FIA [Federación Internacional de Automovilismo], que es el órgano de Gobierno y establece las reglas de la competición".

"Todos los equipos generan sus propios datos, con unos 300 sensores en cada coche y entre dos y tres mil canales de telemetría. Cada bólido genera 1,2 gigas por hora. Son muchos datos. Una caja electrónica los recoge en el coche y a través de una frecuencia de radio se envían a un servidor central de la FIA", añade.

"Y, además, cada equipo almacena también los suyos, así que cada dato está en dos redes diferentes", continúa.

"Entonces Fórmula 1 toma una parte de esos datos y eso es lo que utilizamos para ofrecerlos [al público, durante la carrera]", continua. "Son unos pocos, como la velocidad del coche y la velocidad diferente de cada rueda. Tenemos el giróscopo, para medir la aceleración…".

En resumen, remarca Smedley, cuentan "con algunos de los sensores mas sencillos, con los que podemos crear modelos, alimentarlos con los datos y, mediante una simulación, es como si tuviéramos 2.000 canales [son 20 coches] para generar la información".